AI in strojno učenje v e-trgovini: prednosti in primeri uporabe | Elogic

Ko se je lani prvič pojavil ChatGPT, je bil svet žalosten. Klepetalni robot je hitro postal eden najvidnejših primerov uporabe strojnega učenja v storitvah za stranke in je pokazal, da je umetna inteligenca (AI) dosegla točko, ko lahko tehnologija opravlja določene naloge veliko bolje kot ljudje.

Toda strojno učenje (ML) in umetna inteligenca v e-trgovini presegata chatbote. Trgovci na drobno uporabljajo AI za personalizacijo, analizo podatkov, dinamične cenein priporočilni motorji. Velika imena, kot sta Zalando in Asos, ustanavljajo celotne oddelke za globoko učenje, da bi bolje razumeli stranke v trenutku, ko so na spletnem mestu. 

Zdi se, kot da umetna inteligenca prinaša nepopravljive spremembe v e-trgovini.

Pri Elogicu smo ostali v ospredju vrhunski trendi e-trgovine od leta 2009 in zagotovo lahko rečem, da sta ML in AI tu, da ostaneta. Kot podjetje, ki ni odvisno od platforme, opažamo, da veliko večjih platform za e-trgovino, kot sta Adobe Commerce in Salesforce Commerce Cloud, izkorišča algoritme ML za zagotavljanje izjemne uporabniške izkušnje (CX) in globljega vpogleda v analitiko.

V tem članku boste videli, kako podjetja za e-trgovino uporabljajo umetno inteligenco v e-trgovini, zakaj bi morda želeli vlagati vanj in kako ga lahko začnete izvajati za racionalizacijo vsakodnevnega poslovanja in izboljšanje vašega CX.

Kako delujeta strojno učenje in umetna inteligenca?

Čeprav se izraza ‌ML in AI pogosto uporabljata zamenljivo, pomenita nekoliko različne stvari.

Strojno učenje (ML) je podmnožica umetne inteligence (AI), ki dobesedno uči stroj ... učiti se! Modeli ML se hranijo s podatki in v njih iščejo vzorce ter poskušajo potegniti sklepe, kot bi to naredil človek. Sistem ni eksplicitno programiran, temveč se nauči ‌napovedovati ali sprejemati nekatere odločitve z uporabo zgodovinskih podatkov.

Motorji za priporočila so klasičen primer strojnega učenja e-trgovine. Sistem se nauči ustreznih podrobnosti o uporabniku, kot so zadnji kupljeni izdelki, barve, ki jih imajo najraje, proračuni itd., in izpelje algoritem, da priporoči izdelke, ki jih bo stranka verjetno kupila.

Preberite več: 20 najboljših orodij za e-trgovino za pospešitev vašega spletnega poslovanja 

Medtem, umetna inteligenca (AI) je veliko širši izraz, ki se nanaša na katero koli tehniko, ki računalnikom omogoča posnemanje človeške inteligence. Siri, Cortana in glasovna pomoč Alexa so primeri umetne inteligence.

Kadarkoli boste v trgovini videli glasovno iskanje ali prilagojene ponudbe izdelkov, boste vedeli, da gre za umetno inteligenco in e-trgovino.

Kljub temu gresta AI in ML pri spletnem nakupovanju z roko v roki; in čeprav je to morda razvijajoče se področje za trgovce na drobno, utirajo pot novim interakcijam s strankami in poslovnim priložnostim.

Izkoriščanje poslovnih priložnosti: Kako lahko AI in ML koristita e-trgovini?

AI in ML močno vplivata na industrijo e-trgovine. Tu so glavne prednosti umetne inteligence in strojnega učenja v e-trgovini za podjetja, da že danes začnejo preoblikovati svoja podjetja.

Višja donosnost naložbe

Malo ljudi se dejansko zaveda, kako lahko umetna inteligenca poveča prodajo v e-trgovini. Glede na Poročilo McKinsey o stanju umetne inteligence79 % vprašanih je izjavilo, da je integracija umetne inteligence v trženje in prodajo povečala poslovne prihodke. Integracija v vaš CRM lahko ustvari učinkovitejši prodajni proces. Če dodate platformo za e-trgovino, ki temelji na umetni inteligenci, kot je CDP ali poslovna inteligenca (BI), vam bo utrla pot do personalizacije, kar bo povečalo vašo povprečno vrednost naročila (AOV) in zvestobo strank.

Pravzaprav obstaja veliko primerov, ki ponazarjajo to korist. Amazonov mehanizem za priporočila poganja 35 % letne prodaje podjetja, Alibaba pa je zmanjšala napake pri dostavi za 40 % po naložbi v svoj pametni logistični program.

Ciljno trženje in oglaševanje

Salesforce, vrhunska rešitev za CRM in e-trgovino ter Elogic partner, navaja, da stranke pričakujejo personalizirano izkušnjo. Še vedno, samo 26% prodajalcev so prepričani, da ima njihova organizacija uspešno strategijo za personalizacijo. Eden največjih izzivov so izolirani podatki – ko oddelki nimajo dostopa do istih informacij o stranki – kar vodi do nepovezanih izkušenj strank.

Poenotenje podatkov je ena od prednosti umetne inteligence v e-trgovini. Ker AI in ML črpata iz več virov podatkov v podjetju, lahko tehnologija AI razbije te silose z ustvarjanjem vidnih, dostopnih in praktičnih vpogledov. Na primer, platforme podatkov o strankah (CDP), ki jih poganja AI, bodo poenotile vaše podatke in analizirale velike količine podatkov ter pospešile proces testiranja in izpopolnjevanja trženjskih kampanj.

Te vpoglede lahko uporabite za prepoznavanje trendov, napovedovanje potencialnih trendov strank in priporočanje izdelkov, podobnih tistim, ki ste jih dragoceno kupili ali si ogledali. In kar je najpomembnejše, lahkoprilagodite v velikem obsegu prilagajanje uporabniške izkušnje prek kanalov.

Informirane poslovne odločitve

Številnim podjetjem je precej težko ne samo zbirati podatke, ampak jih tudi razumeti. Tradicionalna analitična orodja so do zdaj služila namenu, vendar zagotovo ne tako kot tista, ki vključujejo AI/ML v e-trgovini.

Napovedna analitika, ki jo poganja AI, si zasluži posebno omembo. Vaše poslovne odločitve lahko naredi bolj informirane in natančno napove prihodnje vzorce povpraševanja po izdelkih za določene artikle ali celotne kategorije v e-trgovini. 

Recimo, da ste se odločili povečati prihodke svojega podjetja, pravi Igor Jakovljev, poslovodni partner in COO pri Elogic Commerce. »Na podlagi vašega zbranega vzorca podatkov sistem vidi, da ima storitev Y najvišjo stopnjo dobička. Pregleda vrsto strank, ki zahtevajo to storitev, in predlaga, da to storitev promovirate določeni ciljni skupini. Dodajte AI tej vrsti analitičnega orodja in dobili boste napovedno analitiko.«

Optimizirana logistika in upravljanje zalog

Upravljanje zalog je eden največjih B2B in B2C izzivov, saj imate morda preveč ali omejeno zalogo. Enako velja za logistiko, pri čemer trgovci na drobno vlagajo v učinkovite strategije dobavne verige za znižanje stroškov nabave in proizvodnje.

Poenostavljena logistika in jasen pregled zalog sta ena od prednosti umetne inteligence v e-trgovini. Napredni sistemi za upravljanje zalog v realnem času se zanašajo na AI, da vas obveščajo o razpoložljivosti zalog v vseh skladiščih in kanalih. Prav tako lahko analizirajo podatke za napovedovanje vzorcev povpraševanja in optimizirajo načrte za dopolnjevanje vašega skladišča.

Pravzaprav McKinsey & Company Poročila da lahko napovedovanje na podlagi umetne inteligence zmanjša napake v dobavni verigi za 20 do 50 odstotkov, kar pomeni večjo prodajo. Na primer, če ti prodajati čevlje na spletu, boste morda opazili, da se povpraševanje po zimskih čevljih med jesensko sezono poveča, zato načrtujte, založite in razporedite dobave glede na tveganje motenj v dobavni verigi.

Večje število konverzij strank

Algoritmi umetne inteligence tržnikom omogočajo hitro analizo in optimizacijo strani za boljše sodelovanje strank in večje konverzije. 

Na primer, blagovna znamka DTC in hčerinska družba PepsiCo, SodaStream, Rabljeni Umetna inteligenca in strojno učenje za e-trgovino za analizo učinkovitosti svojih marketinških kampanj na 46 trgih po vsem svetu. Rezultati so pokazali, da so oglasi različno pritegnili potrošnike, odvisno od kanala. Blagovna znamka je opazila 3-5-odstotno povečanje stopenj konverzije e-pošte in 10-15-odstotno povečanje stopenj konverzije besedilnih sporočil SMS.

To je le ena od aplikacij umetne inteligence v e-trgovini. Uporabite ga lahko tudi za: 

• iskanje po spletnem mestu (ker hitreje bodo vaše stranke našle, kar potrebujejo, hitreje boste izvedli prodajo)
• kampanje za ponovno trženje (vašim uporabnikom pošljite prilagojene promocije in spodbude, da jih spodbudite, da se vrnejo in zaključijo nakup, potem ko so zapustili košarico)
• storitve za stranke (presežite se skozi neskončno linijo za podporo strankam tako, da svojim kupcem ponudite samopostrežne klepetalne robote, ki jih poganja AI).

Kateri so najuspešnejši primeri ML in AI v e-trgovini?

Veliki igralci, kot sta eBay in Amazon, imajo zmagovalno izkušnjo integracije umetne inteligence v celotnem prodajnem ciklu. Vendar ni nujno, da ste vodilni na trgu, da bi uporabljali te tehnologije. Primeri uspešne uporabe umetne inteligence v e-trgovini kažejo, da lahko ne glede na velikost vaše trgovine integrirate tehnologiji umetne inteligence in strojnega učenja, da pridobite konkurenčne prednosti.

Preberite več: Vodilni v e-trgovini: 7 razlogov, zakaj je Amazon tako uspešen 

Priporočila motorjev

Sistemi priporočil pomagajo podjetjem povečati prodajo z zagotavljanjem prilagojenih ponudb in izboljšano uporabniško izkušnjo. Priporočila običajno pospešijo iskanje po spletnem mestu, uporabnikom olajšajo dostop do želene vsebine in so odlična navzkrižno prodajo in prodajo navzgor primeri umetne inteligence pri spletnem nakupovanju. 

Prispevajo tudi k večji nakupnosti in povečanju zvestobe uporabnikov, kar se odraža v večji prodaji. Potem ko je ekipa Elogic ‌integrirala personalizacijsko rešitev Certona, ki temelji na AI, za ameriškega modnega trgovca, Ogljik38, je blagovna znamka opazila veliko povečanje povprečne vrednosti naročila (AOV) in vračanja strank.

Strategija določanja cen

Določanje cen, ki ga poganja AI, bo uporabljalo algoritem za analizo velikih količin podatkov in sprejemanje odločitev o cenah na podlagi te analize. To je eden najvidnejših primerov umetne inteligence v e-trgovini B2B.

Napredna orodja za analizo podatkov pridobivajo informacije iz večkanalnih virov in določajo fleksibilnost cen. Vplivni dejavniki vključujejo lokacijo, nakupni odnos kupcev, začimbe in tržne cene v določenem segmentu. 

Poleg tega algoritem izvaja segmentacijo strank in optimizacijo v realnem času, kar vam omogoča personalizacijo cenovnih shem.

Na primer, naša finska stranka, strokovnjak za tehnične komponente B2B Wexon, lahko zdaj analizira vedenje uporabnikov in prilagodi cenovne stopnje glede na registrirane/nove stranke, obseg naročil in tržne razmere.

Vizualno iskanje

Čeprav kupci ponavadi brskajo po vizualni vsebini, preden opravijo nakup, včasih ne najdejo pravih besed, s katerimi bi opisali tisto, kar iščejo. Vizualno iskanje je veliko lažje. Stranke lahko preprosto naložijo sliko, namesto da vnašajo dolgo in podrobno poizvedbo. Posledično lahko stranka zoži iskanje in dobi ustreznejše artikle.

Bing Visual Search, Google Lens in Image Search so zmogljiva orodja umetne inteligence za e-trgovino, ki so to vrsto iskanja spremenila v trend. Trg uporablja Pinterestov iskalnik Lens Your Look, ki vam omogoča, da najdete možnosti oblačil, ki ustrezajo vaši obstoječi garderobi.

ASOS je na primer čudovito združil strojno učenje in e-trgovino ter zgradil funkcijo Style Match za svojo mobilno aplikacijo. Kupcem omogoča fotografiranje in odkrivanje izdelkov iz njihovega kataloga, ki se ujemajo z njim. To orodje spodbuja kupce k nakupu pri blagovni znamki.

Trend daje še posebej pozitivne rezultate, če je povezan z glasovnim iskanjem in pogovornim trgovanjem. Blagovne znamke lahko integrirajo modele strojnega učenja Amazon Lex za e-trgovino in izkoristijo samodejno prepoznavanje govora za razlago glasovnih vnosov uporabnikov pri iskanju.

Analiza razpoloženja strank

Tradicionalna orodja za analizo razpoloženja se opirajo na intervjuje s strankami, socialno spremljanje, ocene in ankete, ki vse predstavljajo ogromno količino neobdelanih podatkov. Če začnete analizirati ročno, vam bo zagotovo kaj spodrsnilo. 

Medtem pa bodo orodja, ki jih poganja AI, veliko hitreje analizirala velike količine podatkov in prepoznala najmanjše premike v vedenju kupcev. Tehniki ML uporabljajo jezikovno obdelavo za definiranje besed, ki pomenijo pozitiven ali negativen odnos. Zato ti obrazci za povratne informacije zagotavljajo trdno in pronicljivo ozadje za izboljšanje izdelka ali storitve.

Pravzaprav lahko podjetja uporabijo pametno analizo razpoloženja strank pri načrtovanju poti strank. To je primer zemljevida, ki ga je Elogic naredil za eno od naših strank:

Upravljanje zalog

Trgovci si prizadevajo za pravilno upravljanje zalog, da strankam zagotovijo prave izdelke ob pravem času in kraju ter v ustreznem stanju. Proces vključuje spremljanje in poglobljeno analizo zalog in dobavnih verig. 

Ko gre za upravljanje zalog, strojno učenje v e-trgovini zaznava vzorce in korelacije med elementi in dobavnimi verigami. Algoritem določa optimalne strategije zalog in zalog. Skladno s tem analitiki optimizirajo dostavo in vodijo zalogo ter uporabijo pridobljene podatke.

Podpora strankam

Klepetalni roboti so ena najsvetlejših aplikacij strojnega učenja v e-trgovini in so odličen način za pomoč trgovcem pri delni avtomatizaciji interakcije s strankami. Še več, lahko znatno zmanjšate stroške in hkrati ohranite kakovost. V primeru zapletene poizvedbe bo bot zaznal potrebo po človeškem posredovanju in stranko preusmeril k agentu za podporo strankam. 

Generativna umetna inteligenca ima tukaj bistveno vlogo. Ko orodja AI izvedo več o posameznih nakupovalcih, bodo lahko spletne interakcije s strankami postale bolj podobne tistim s stilistom ali osebnim nakupovalcem. Na primer Mercari, tržnica rabljenih izdelkov široke potrošnje, uvedla nakupovalni pomočnik, ki ga poganja umetna inteligenca in deluje na programski opremi ChatGPT in lahko ne samo odgovarja na vprašanja strank, ampak tudi priporoča izdelke na podlagi vnesenega vprašanja.

Primeri praktične uporabe AI in ML v e-trgovini

Doslej ste videli prednosti in aplikacije AI in ML v e-trgovini, podprte z nekaj scenariji primerov resničnih trgovcev na drobno. Zdaj je čas, da vam predstavimo nekaj velikih imen in nedvomno gurujev, ki bodo maksimalno izkoristili te vrhunske tehnologije v industriji.

Preberite več: Seznam znanih blagovnih znamk, ki uporabljajo Adobe Commerce 

Amazon in njegova zmagovalna služba za stranke 

Amazon se osredotoča na brezhibne storitve za stranke kot enega svojih glavnih konkurentov prednosti e-trgovine. In ta storitev se vzdržuje s pomočjo AI za e-trgovino. Torej, na katerih specifičnih področjih uporabljajo tehnologijo?

• Priporočila za izdelke. Amazon uporablja sodelovalno filtriranje in modele Next-in-Sequence za izdelavo napovedi v zvezi z blagom, ki ga bo vsaka stranka morda potrebovala. Orodje je omogočeno z zbranimi podatki o nakupnem obnašanju kupcev.
• Logistika. AI spreminja usmerjanje, čase dostave in druge parametre dostave za večjo učinkovitost in natančnost. Dostava z dronom bo naslednji korak, ki ga naredi Amazon.
• Obdelava Natural Language. Ta najnovejša tehnika globokega učenja poganja digitalnega pomočnika Alexa pri Amazonu.

Alibaba in njen pristop, osredotočen na stranke

Podjetje nenehno uporablja najnaprednejša orodja, ki jih omogočata AI in ML. Alibaba uporablja ogledala razširjene resničnosti, plačila za prepoznavanje obrazov, interaktivne igre za mobilne telefone in številne druge funkcije in orodja. Konkretno se Alibaba osredotoča na:

• Pametno poslovanje. Alibabin lasten izdelek v slogu ChatGPT, imenovan Tongyi Qianwen, izdan 11. aprila 2023, naj bi optimiziral učinkovitost na delovnem mestu. Orodje opravlja številne naloge, kot je spreminjanje ustnih pogovorov v pisne zapiske in priprava poslovnih predlogov. To bo zaposlenim dolgoročno prihranilo čas in sredstva ter jim omogočilo, da se osredotočijo na posel in ne na dolgočasne vsakodnevne naloge.
• Ostra personalizacija. Ustvarjanje privlačne uporabniške izkušnje je temelj večine sodobnih trgovcev. Alibaba to doseže z uvedbo visoko ciljane platforme za e-trgovino z umetno inteligenco. Kjerkoli je kupec že nakupoval, je mogoče njegove kupljene izdelke uskladiti z novimi izdelki v bazenu Alibaba. 
• Pametna dobavna veriga. Alibaba je ustvarila Ali pametna dobavna veriga – orodje, ki temelji na AI, ki napoveduje povpraševanje po izdelkih, optimizira zaloge, določa prave ponudbe izdelkov in razvija cenovne strategije.

IKEA in uporaba obogatene resničnosti

Trgovci, ki prodaja pohištva na spletu veste, kako težko je upravljati donose. Zaradi zajetnosti izdelkov si kupci težko predstavljajo kos v svoji okolici, katerega stroški vračila skokovito narastejo. IKEA je ena od blagovnih znamk, ki se problematike loteva s pomočjo umetne inteligence in obogatene resničnosti (AR): 

• Boljši offline in online CX. Novost znamke IKEA Kreativ za njihovo spletno stran in aplikacijo strankam omogoča oblikovanje in vizualizacijo lastnih življenjskih prostorov z digitaliziranim pohištvom. Ni jim več treba potovati v fizično trgovino, da bi videli kos; dovolj bo preprost klik na telefonu. 
• Vizualno iskanje. Uporabnik lahko svojo kamero usmeri v kos pohištva in aplikacija IKEA Place bo našla druge, ki so mu podobni. GrokStyleova funkcija pokaži in poišči je bil dodan v aplikacijo in velja za prihodnost iskanja.

Gap in njihova virtualna garderoba

Ko je Heather Mickman postala začasna direktorica informacijskih tehnologij podjetja Gap, enega največjih trgovcev z oblačili in dodatki na svetu, je naredil svoje poslanstvo da bi AI postal del DNK za njihovo delovanje znotraj Gapa. Tukaj so področja, na katerih so zagotovo uspešni:

• Optimizirano gibanje zalog. Njihova rešitev, ki temelji na ML, proizvaja avtomatizirane in natančne profile velikosti, ki določajo velikost, ki se prodaja za določen artikel v določeni trgovini. Na ta način blagovna znamka sledi ‌povpraševanju in zadovoljstvu strank.
• Navidezne garderobe. Podjetje ponuja aplikacijo AR, ki omogoča kupcem, da preizkusijo obleke Gap, ne da bi vstopili v trgovino. Uporabnik lahko izbere enega od petih tipov postave, predstavljenih v aplikaciji, nanj nanese oblačilo Gap in ga kupi na spletu, če mu je všeč, kar vidi.

Kako uvesti umetno inteligenco in strojno učenje v vaš e-trgovinski posel?

Primeri uporabe strojnega učenja v e-trgovini so impresivni in zajemajo vsa področja, od izboljšanja storitev za stranke do zagotavljanja višje varnosti za vaše podjetje. Implementacija avtomatizacije, ki temelji na umetni inteligenci, v maloprodaji je predvidena povečanje s 40 % na 80 % v naslednjih 3 letih. 

Kateri so torej posebni postopki, ki vašemu podjetju pomagajo ujeti velik val in uporabiti strojno učenje v e-trgovini? Več korakov vam bo pomagalo strukturirati proces in razviti ustrezno strategijo, preden se poženete v neznano.

1. Ugotovite, kateri od vaših poslovnih procesov je lahko omogočen za ML 

Analizirajte svoje poteke dela in si zastavite naslednja vprašanja:

• Kateri procesi so človeško intenzivni?
• Kateri procesi so ponovljivi?
• Kateri procesi zahtevajo človeško posredovanje za preučevanje velikih količin podatkov?

Odgovori bodo pokazali, kje točno bo uporaba AI in ML pomagala prihraniti čas in sredstva v vašem podjetju.

2. Razmislite o zbiranju podatkov in ekstrakciji funkcij

Podatki so osnova za učinkovito uporabo umetne inteligence in strojnega učenja v e-trgovini. Pametna odločitev bo, da vse podatke shranite v podatkovno bazo, ki omogoča njihovo analizo in upravljanje v prihodnosti.

3. Določite svoje cilje in zmožnosti

Če poskusite zajeti večji obseg implementacije umetne inteligence, kot je potrebno, lahko povzroči nerazumne stroške. Osredotočite se na svoje cilje in začnite z nečim preprostim. Lahko se na primer osredotočite na napovedovanje in preprečevanje odliva strank. Če ste zadovoljni z rezultati, lahko razširite izvajanje AI.

4. Izberite ustrezna orodja in platforme

Na splošno je programska oprema za e-trgovino, ki jo izberete, ključnega pomena za vaše podjetje, saj v veliki meri vpliva na stroške in učinkovitost vodenja vaše spletne maloprodajne trgovine. Včasih boste celo morali nova platforma najti ustrezno rešitev, ki bo ustrezala vašim poslovnim potrebam. Predvsem sodobna računalniška tehnologija omogoča uporabo ML v oblaku, kar vam bo dodatno prihranilo čas in trud. 

Odvisno od področja vašega poslovanja lahko uživate v številnih orodjih AI in ML, katerih namen je optimizirati vaše poslovanje in povečati prodajo. na primer Adobe Sensei avtomatizira številna zamudna opravila in pušča več časa za ustvarjanje. Nosto je celovita trženjska rešitev, ki uporablja AI za samodejno zagotavljanje zelo prilagojene uporabniške izkušnje v realnem času. Posledično dobite večjo angažiranost in večjo prodajo.

5. Ustvarite namensko ekipo in določite, katere prodajalce potrebujete

Za pravilno vodenje postopka posvojitve potrebujete namensko ekipo, ki bo stvari ohranjala na pravi poti. Ekipa bo tesno sodelovala s tretjimi osebami, potrebnimi za projekt, in poskrbela, da bo proces potekal proti ciljem, ki ste si jih zastavili.  

Izsledki e-trgovine ML/AI

Zaradi organizacijskih izzivov se morda bojite sprejeti nov AI/ML v e-trgovini; ali, nasprotno, navdihnjen, da sledi zgledu velikih imen v industriji, ki so uspešno integrirala tehnologijo. 

Ne glede na vaše občutke noben trgovec na drobno ne bi smel ostati ravnodušen do novosti v sektorju.

Z njimi bodo vaši poslovni procesi postali učinkovitejši. Poenostavite svojo uporabniško izkušnjo. Izboljšajte svoje ciljanje in vam celo pomaga pri širitvi na nove trge.

Edina stvar, ki jo morate storiti, je ‌izdelati načrt, ustvariti ekipo, ki verjame v te tehnologije, in imeti organizacijsko potrpežljivost, da se po potrebi učite, izboljšate in spremenite.

Elogic že več kot 14 let krepi ekipe trgovcev na drobno kot razvijalci in svetovalci za e-trgovino. Pomagamo vam lahko oceniti vaše obstoječe stanje poslovanja, načrtovati korake in projekte, ki jih boste morali izvesti, da dosežete svoje cilje, ter celo implementirati in integrirati zahtevano tehnologijo od konca do konca.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/